客観的な確率は、過去の統計データまたは多数の実験に基づいて推測できます。

完全に再現可能な時間にのみ使用でき、ほとんどの現実のイベントには適用されません。

最大の欠点は、十分な情報が必要であるが、それが入手できないことが多いことです。

有効な統計が不十分または実験を実施することが不可能な場合、主観的な確率が唯一の選択肢となります

離散確率分布、連続確率分布。

連続確率分布

一般的に使用される手法には、確率ツリー、モンテカルロ シミュレーション、CIM モデルなどの分析手法が含まれます。

期待値

分散

標準偏差

分散係数

変数がより詳細に分解されるほど、入力変数の数が増え、シミュレーション結果の信頼性が高くなります。

変数分解の度合いが低く、入力変数の数が少ない場合、シミュレーション結果の信頼性は低くなりますが、より高速にシミュレーション結果を得ることができます。

モンテカルロ法のシミュレーション数: 実際には、シミュレーション数は、不確実な変数の数と変数の分解に基づいて決定する必要があります。